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針對(duì)傳統(tǒng)基于時(shí)序效應(yīng)的奇異值分解（SVD）推薦模型在對(duì)用戶預(yù)測(cè)評(píng)分建模過程中只考慮評(píng)分矩陣，采用復(fù)雜的時(shí)間函數(shù)擬合項(xiàng)目的生命周期、用戶偏好的時(shí)序變化過程，造成模型難于解釋、用戶偏好捕獲不準(zhǔn)、評(píng)分預(yù)測(cè)精度不夠高等問題，提出了一種改進(jìn)的綜合考慮評(píng)分矩陣、項(xiàng)目屬性、用戶評(píng)論標(biāo)簽和時(shí)序效應(yīng)的推薦模型。首先，通過將時(shí)間軸劃分時(shí)間段，利用sigmoid函數(shù)將項(xiàng)目的階段流行度變換為［0，1］區(qū)間上的影響力來改進(jìn)項(xiàng)目偏置；其次，利用非線性函數(shù)將用戶偏置的時(shí)序變化轉(zhuǎn)變?yōu)殡A段評(píng)分均值與總體均值偏差的時(shí)序變化來改進(jìn)用戶偏置；最后，通過捕獲用戶對(duì)項(xiàng)目的階段興趣度，結(jié)合其相似用戶在此時(shí)間段對(duì)該項(xiàng)目的好評(píng)率，生成用戶項(xiàng)目交互作用影響因子，實(shí)現(xiàn)用戶項(xiàng)目交互作用的改進(jìn)。在Movielence lOM和20M電影評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)集上的測(cè)試表明，改進(jìn)模型能更好地捕獲用戶偏好的時(shí)序變化過程，提高評(píng)分預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，均方根誤差平均提高了2. 5%。
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